دليلك عن تحليل البيانات الضخمة: أنواعه وفوائده والفرق بينه وبين تحليل البيانات التقليدي

هل تعلم ما هي البيانات الضخمة أو Big Data؟ هذه البيانات التي عجزت أدوات التحليل التقليدية عن تحليلها ومعالجتها فهي كما يشير اسمها "ضخمة" أي ذات حجم كبير جدا, تأتي البيانات الضخمة من مصادر مثل وسائل التواصل الاجتماعي، والمواقع الإلكترونية، وأجهزة إنترنت الأشياء، والمعاملات التجارية، وغيرها, هذا ما يفسر تنوعها الشديد ونموها السريع. 

وبسبب أهمية البيانات, حيث إنها تلعب دورا محوريا في اتخاذ القرارات الاستراتيجية وتحقيق النجاحات التجارية, كما أنها تساعد في التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية مما يمكن الأفراد والشركات من الاستعداد لمواجهة أية تحديات, ومع تزايد حجم وتنوع البيانات المتاحة يوما بعد يوم، نشأت الحاجة إلى أدوات وأساليب جديدة لتحليل وفهم هذا الكم الهائل من المعلومات، مما أدى إلى بروز مفهوم تحليلات البيانات الضخمة.

تمكن عملية تحليل البيانات الضخمة الشركات والمؤسسات من استخراج رؤى و استنتاجات مفيدة من البيانات، مما يساعد في اتخاذ قرارات مبنية على البيانات, تشمل تحليلات البيانات الضخمة استخدام تقنيات مثل التعلم الآلي، والذكاء الاصطناعي، وتقنيات قواعد البيانات المتقدمة، والتحليل الإحصائي. 

سيكون هذا المقال بمثابة دليل عن تحليل البيانات الضخمة, حيث نركز فيه على مفهوم البيانات الضخمة وخصائصها, ومفهوم تحليل البيانات الضخمة وأنواعه وفوائده وغيرها من المعلومات, اقرأ المقال حتى النهاية لتكتسب معرفة شاملة عن هذا الموضوع المهم. 

ما هي البيانات الضخمة Big Data وما خصائصها؟ 

قبل الخوض في مفهوم تحليل البيانات الضخمة وكيف يختلف عن تحليل البيانات لابد من توضيح مفهوم البيانات الضخمة.

البيانات الضخمة هي مجموعات بيانات كبيرة جدا ومتنوعة جدا والتي تشمل بيانات مهيكلة Structured وغير مهيكلة unstructured وشبه مهيكلة semi-structured , ذات حجم كبير جدا ومعقدة, تنمو بشكل متسارع بمرور الوقت, بسبب ضخامة حجمها وتعقيدها وسرعة نموها لا تستطيع أدوات تحليل البيانات التقليدية تحليلها ومعالجتها. [1]

أحد العوامل الأساسية التي أدت الى تسارع نمو البيانات وزيادة حجمها وتنوعها هي التطور التكنولوجي, المتمثل بزيادة انتشار الإنترنت والهواتف الذكية وإنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي ووسائل الاتصال الاجتماعي, مما أدى الى زيادة هائلة في كمية البيانات التي يتم إنشاؤها ونقلها ومشاركتها.

من خلال تعريف البيانات الضخمة نستطيع القول بأنها تتميز بخصائص مثل: التنوع والسرعة والحجم, ويضيف العلماء خاصيتا القيمة والمصداقية, تسمى هذه الخصائص ب 5V's, لنفسر معنى كل على حدة: 

• التنوع Variety: نظرا لتعدد المصادر التي تأتي منها البيانات وبوجود منصات التواصل الاجتماعي وغيرها, هذا يعني أن البيانات تأتي بأشكال متنوعة, فقد تكون مهيكلة التي تتبع هيكلا محددا وقابلة للتخزين في جداول مثل البيانات في قواعد البيانات التقليدية, أو غير مهيكلة وهي التي لا تتبع هيكلا ثابتا أو محددا، مثل النصوص في المستندات أو الرسائل الإلكترونية، الصور، ملفات الفيديو، وملفات الصوت, وقد تكون بيانات شبه مهيكلة التي لا تتبع هيكلا صريحا ولكن قد تحتوي على بعض التنظيم أو العلامات التي تساعد في تصنيفها، مثل بيانات أجهزة الاستشعار, بسبب هذا التنوع الكبير وجب إيجاد طرق أكثر مرونة لاستيعاب طبيعتها المتغيرة.

• الحجم Volume: الميزة الأكثر شيوعا للبيانات الضخمة هي حجمها الكبير جدا, الأمر الذي يجعل من المستحيل على الأنظمة التقليدية استيعابها من حيث التخزين والمعالجة, لذا تم إيجاد حلول مثل حوسبة السحابة لتخزين الكم الهائل من البيانات.  

• السرعة Velocity: سرعة البيانات هنا المقصود بها سرعة إنتاج البيانات, فهي تنتج في الوقت الفعلي أو شبه الفعلي بفعل تحديثات وسائل التواصل الاجتماعي, مما يتطلب تحليلها ومعالجتها بنفس السرعة.

• القيمة Value: لا يمكن الاستفادة من البيانات الضخمة إلا بتحويلها الى معلومات ذات معنى تعكس رؤى قابلة للتنفيذ تقدم قيمة يمكن استخدامها في اتخاذ قرارات استراتيجية, واكتشاف الفرص الكامنة. 

• الصحة Veracity: من المعروف أنه كلما زاد حجم البيانات زادت الضوضاء والعشوائية فيها, وبالتالي تكون أقل مصداقية وذات جودة أقل مما يؤدي الى نتائج سلبية. لكي نضمن أن البيانات التي نستخدمها موثوقة وذات جودة عالية, نحتاج إلى تنظيف البيانات بإزالة أي معلومات غير صحيحة أو غير ضرورية والتأكد من أنها تتوافق مع معايير الجودة المطلوبة. 

ما المقصود بتحليل البيانات الضخمة Big Data Analytics وما الفرق بينه وبين تحليل البيانات التقليدي؟ 

أما تحليل البيانات الضخمة هو عملية تحليل ومعالجة البيانات الضخمة باستخراج الأنماط والاتجاهات ومعرفة العلاقات المترابطة داخل البيانات, بهدف استخلاص معلومات مهمة ورؤى قابلة للتنفيذ تساعد المحللين على اتخاذ قرارات صحيحة. [2] 

تختلف أساليب وأدوات تحليل البيانات التقليدي باختلاف نوع البيانات المعالجة, إذ تتعامل تقنيات التحليل التقليدية مع البيانات المهيكلة والتي تكون مخزنة في قواعد البيانات لضمان تنظيمها بطريقة سهلة تسهل على الحاسوب التعامل معها, تعتمد طرق التحليل على الأساليب الإحصائية وأدوات مثل لغة الاستعلام الهيكلية SQL, وهي لغة برمجة لإدارة و تخزين البيانات في قواعد البيانات بحيث تخزن البيانات على شكل جداول من أجل معالجتها, بحيث تستخدم SQL للتعامل مع هذه الجداول, بما في ذلك إضافة وتحديث وحذف البيانات، بالإضافة إلى استعلامها لاسترجاع المعلومات المطلوبة. [3]

أما تحليل البيانات الضخمة فهو يتعامل مع بيانات مهيكلة وغير مهيكلة بكميات ضخمة جدا, وبسبب تعقيدها لا يمكن للأساليب التقليدية معالجتها, مما دفع الحاجة الى استخدام تقنيات تحليل أكثر تقدما مثل التعلم الآلي وتنقيب البيانات. 

تتطلب البيانات الضخمة توزيعها ومعالجتها باستخدام مجموعة من الأدوات والأجهزة مثل Hadoop, لإدارة الحجم الهائل لهذه البيانات وضمان أداء جيد وتوفير القدرة على التكامل مع تقنيات التحليل الضخمة.

أنواع تحليل البيانات الضخمة

هناك أربعة أنواع أساسية لتحليل البيانات الضخمة تختلف في الأهداف والأساليب المستخدمة لمعالجتها, وهي: التحليل الوصفي والتشخيصي والتنبؤي والإرشادي, لنطلع على كل واحد منها: [4]

• التحليل الوصفي Descriptive Analytics: يستخدم لوصف الأحداث الماضية أو البيانات التاريخية, باستخدام تقنيات مثل تنقيب البيانات والتجميع لفهم الاتجاهات ومؤشرات الأداء الرئيسية KPI's. 

• التحليل التشخيصي Diagnostic Analytics: لا يكتفي التحليل التشخيصي بوصف أحداث الماضي بل يسعى لفهم الأسباب وراء حدوث أمر ما في الماضي, من خلال تقسيم البيانات إلى أجزاء مختلفة بناء على خصائص معينة للبحث عن الأنماط والعلاقات. 

• التحليل التنبؤي Predictive Analytics: يقوم بالتنبؤ بأحداث مستقبلية بناء على تحليل البيانات التاريخية باستخدام أساليب إحصائية للكشف عن الأنماط والاتجاهات وبالتالي توقع ما قد يحصل مستقبلا. 

• التحليل الإرشادي Prescriptive analytics: يقدم توصيات لاتخاذ إجراءات لتحقيق نتائج أفضل. 

ما الآثار الإيجابية المترتبة على تحليل البيانات الضخمة؟  

من فوائد تحليل البيانات الضخمة ما يلي: [5]

• تحسين اتخاذ القرارات: كما وضحنا سابقا أن تحليل البيانات الضخمة يتيح فرصة اكتشاف الرؤى القيمة داخل البيانات إضافة الى الأنماط والاتجاهات فيها مهما كان نوع البيانات, وطبعا هذا يساعد في اتخاذ قرارات أفضل. في العديد من التطبيقات والمجالات, على سبيل المثال يمكن أن يساعد تحليل سلوك العملاء أو معرفة الاتجاهات السوقية الشركات على تخصيص حملات التسويق بشكل أفضل لتستهدف الفئات الأكثر احتمالية للاستجابة.

• تقليل التكاليف: لأن تحليل البيانات الضخمة يتعامل مع مجموعات كبيرة ومتنوعة من البيانات ومن مصادر متنوعة يمكن للشركات استكشاف الأنماط والمعلومات الدقيقة التي قد لا تكون ظاهرة أو ممكنة مع مجموعات البيانات الأصغر، وبالتالي يمكنها اتخاذ قرارات أكثر دقة واستراتيجية في الوقت المناسب. فمثلا من خلال تحديد مجالات الهدر في العمليات مثل استهلاك الطاقة الزائد أو استخدام المواد غير الضروري، أو الأخطاء المتكررة, يمكن للشركات تصحيح الأخطاء وتحسين عملياتها وبالتالي تقليل التكاليف. 

• إدارة المخاطر: من خصائص البيانات الضخمة سرعة إنتاجها من مصادر مختلفة والتي يمكن وصفها بأنها تنتج في الوقت الفعلي, لذلك لا بد من تحليلها ومعالجتها بسرعة وبنفس الوقت الفعلي الذي تنتج فيه من أجل الكشف عن الشذوذ والأنماط غير المألوفة بسرعة, وبالتالي منع أي محاولة للاحتيال أو انتهاك الأمان وغيرها من المخاطر. 

ما التحديات المتعلقة بتحليل البيانات الضخمة؟ 

من التحديات التي تواجه تحليل البيانات الضخمة: [6]

• صعوبة جمع البيانات الضخمة بسبب كميتها الكبيرة جدا وتعدد مصادرها
• الحفاظ على جودة البيانات قد يكون مكلفا للوقت والجهد بسبب كميتها, وبالتالي يستهلك المحللين وقتا طويلا في تنقية البيانات من الأخطاء والتكرارات
• الحفاظ على خصوصية البيانات من التحديات المتعلقة بها كذلك
• فائض البيانات, فليس كل البيانات ذات قيمة لذلك تعتبر عملية تصفية البيانات لإيجاد رؤى قيمة عملية صعبة ومكلفة

الخاتمة 

في نهاية المقال، نجد أن فهم وتحليل البيانات الضخمة أصبح أمرا ضروريا في عصرنا الحالي, هذه البيانات التي تتميز بتنوعها وحجمها الهائل وسرعتها، تمثل تحديا وفرصة في نفس الوقت. 

تمكن تحليل البيانات الضخمة الشركات والمؤسسات من استخلاص رؤى قيمة واتخاذ قرارات مبنية على البيانات. 

ومع ذلك، يتعين علينا أن نواجه التحديات المتعلقة بجمع وصيانة وحماية هذه البيانات, من خلال الاستفادة من فوائد تحليل البيانات الضخمة والتعامل مع تحدياتها بشكل فعال، يمكننا تحقيق نتائج إيجابية وتحسين الأداء واتخاذ القرارات بشكل أفضل في مختلف المجالات.

أتمنى أن يكون المقال قد أجاب عن أسئلتك حول موضوع تحليل البيانات الضخمة, وأكسبك المعرفة اللازمة عنه, تصفح باقي المقالات عن هذا الموضوع من خلال الروابط في الأسفل: 

المصادر

1. Big Data Defined: Examples and Benefits | Google Cloud
2. What is Big Data Analytics? | IBM
3. ما هي SQL (لغة الاستعلام الهيكلية)؟
4. What is Big Data Analytics? Full Guide and Examples | Amplitude
5. What is Big Data Analytics ? - Definition, Working, Benefits - GeeksforGeeks
6. Big Data Analytics: What It Is, How It Works, Benefits, And Challenges